`condition1, condition2` 둘 다 만족하는 row를 선택하시는 경우 `df.loc[condition1 & condition2, '합격 여부'] = False`, 둘 중 하나라도 만족하는 row를 선택하시는 경우 `df.loc[condition1 | condition2, '합격 여부'] = False`를 사용하시면 됩니다.

`&, |`는 `and, or`라고 생각하시면 됩니다.

답변 감사합니다! 추가로 condition 1, 2 가 리스트 형태로 row indexing 을 할 수 없는 이유는 혹시 condition 1,2가 불린값이기 때문인가요?

답이 틀리게 나오는 건가요 아니면 실행이 안되는 건가요?

| (or) 연산을 했을 때 정답처리 됩니다. 다만 condition 1,2를 row 인덱싱하는데 있어 list 자료형으로 사용할 수 없는 이유가 불린값이기 때문인지 그게 궁금합니다!

리스트는 보통 `df.loc[[1,2,3],:]`이런식으로 인덱스를 사용할 때 사용되기 때문에 리스트 안에 인덱스 대신 불린 Series가 들어가면 어떻게 처리해야 하는지 모르는 것 같습니다.

불린 값이어도 리스트 인덱싱 가능합니다. 다만 위의 경우 condition1 | condition2의 경우만 리스트 인덱싱이 가능합니다. 왜냐하면, condition1,2의 type은 Series이기 때문에 리스트 인덱싱을 할 때 [condition1, condition2]의 형태로 할 수 없습니다. [True, False]와 같은 형식으로만 리스트 인덱싱이 가능합니다. 마찬가지로 [condition1 | condition2]가 아닌 `condition1 | condition2`로만 리스트 인덱싱이 가능합니다. condition1,2의 type에 주의해야 합니다.

염라불량감자님의 말씀대로 불린 값이 들어간 리스트로는 row/ column 모두 인덱싱이 가능합니다 (불린 시리즈의 type은 결국 불린이 아닌 시리즈라는 점 조심하셔야 합니다). 리스트의 `i`번째 값이 `True`면 `i`번째 row/column을 선택합니다.